首发根据音频生成 4K 分辨率 1 小时长视频,复旦、百度联手打造
Hallo2模型建立在latentdiffusionmodels的基础上,相比上一代Hallo模型的效果更好,支持了长视频生成,通过引入数据增强方法如patch-drop和高斯噪声,有效提高了长时间视频的视觉一致性和时间连贯性。Hallo2还结合了向量量化生成对抗网络和时间对齐技术,保证了高分辨率视频的质量和流畅性。此外,Hallo2将可调整...
生成式AI加速新药研发
在特发性肺纤维化(IPF)这一难治性疾病领域,ISM001-055显示出改善患者的用力肺活量(FVC)的潜力。生成对抗网络技术在生成化学领域的应用发展新药研发投资大、周期长、风险高。Nature数据显示,一款新药的研发成本平均约26亿美元,耗时约10年,成功率不到10%。新药研发大致可分为:疾病假说和靶点确认、化合物设计和评估...
关于AI生成内容检测行业的思考
如果企业使用的AI生成内容存在数据安全隐患,可能会导致客户信任的丧失和法律责任。因此,企业需要对AI生成内容进行检测,以确保符合数据安全及隐私保护的要求。3.法律法规的要求各国政府逐渐加强对网络内容的监管,要求企业和机构对其发布的内容负责。这促使他们寻求专业的检测服务,以确保内容合规。(1)网络内容监管加强...
千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
GAN(生成对抗网络)算法原理:GAN由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据,而判别器的任务是区分输入数据是真实数据还是生成器生成的假数据。二者通过相互竞争与对抗,共同进化,最终生成器能够生成非常接近真实数据的样本。训练过程:判别器接受真实数据和...
必知!5大AI生成模型
能够生成高质量的样本数据。训练过程灵活自由,不受特定数据分布的束缚。不足:训练过程波动较大,易于陷入局部最优解。需要消耗大量的计算资源。应用场景:图像生成。文本创作。语音识别等多元化领域。Python示例代码(基于PyTorch实现):Pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#判别器clas...
中国电信取得生成对抗网络的高分辨率数据重构方法及相关方法和...
金融界2024年2月5日消息,据国家知识产权局公告,中国电信股份有限公司取得一项名为“生成对抗网络的高分辨率数据重构方法及相关方法和设备“,授权公告号CN115545110B,申请日期为2022年10月(www.e993.com)2024年10月23日。专利摘要显示,本公开提供了一种生成对抗网络的高分辨率数据重构方法及相关方法和设备,涉及通信技术领域,该方法包括:输入特征信息...
LeCun最新万字演讲:纯语言模型永远到不了人类水平,我们基本已经...
所以,一个四岁孩子看到的视觉数据与最大的语言模型在整个互联网上公开可用的文本上训练的数据量一样多。从这当中能得出这些结论:首先,仅通过在文本上训练,我们永远不会达到接近人类水平的智能;其次,视觉信息非常冗余。每根视神经纤维每秒传输一个字节的信息,与视网膜中的光感受器相比,这已经实现了100:1的压缩...
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI“创业”史
MLST:你认为未来人工智能技术的突破会减少计算量吗?我上周采访了ARCchallenge的获胜者JackCole,他认为我们需要离散程序合成,需要可能是神经引导的符号人工智能或神经符号人工智能。他还提到神经网络是“宽但浅”,而符号方法是“狭窄但深入”。你对此有什么看法?
2024年网络安全产业走向
2023年,80%以上的国家颁布了网络安全战略或法规,140多个国家设立了网络安全事务协调机构,110多个国家出台个人数据与隐私保护法规,60%以上的国家通过外资审查、市场许可证等方式管理网络安全产品准入,对跨国企业的合规运营产生一定的影响。同时,主要国家还密切关注生成式人工智能等新兴安全领域的发展,以确保在这些领域的...
网络空间安全,该怎么搞?
党的二十大报告提出,加快建设网络强国、数字中国,强化网络、数据等安全保障体系建设,坚决打赢关键核心技术攻坚战。保障网络空间安全,对维护国家网络空间主权、安全和发展具有重要意义。目前,使用单一技术难以应对复杂多变的网络安全风险,需要全面理解和防范网络空间安全威胁,运用多种网络空间安全技术作为支撑,因此,系统梳理...